2. 入力と出力を定義する NLP モデルを構築するための最初のステップはその入力と出力を定義することです。AllenNLP では、各訓練サンプルは Instance オブジェクトで表されます。Instance は一つまたはそれ以上の Field から成り、そこでは各 Field はモデルで使用されるデータの一つのピースを表します、入力か出力としてです。Field は tensor に変換されてモデルに供給されます。Reading Data 章 はテキストデータを表す Instance と Field を使用することについての詳細を提供します。 テキスト分類については、入力と出力は非常に単純です。モデルは入力テキストを表す TextField を取りそのラベルを予測します、これは LabelField で表されます : # Input text: TextField # Output la
はじめに こんにちは, ホクソエムサポーターのKAZYです。 先日猫カフェデビューをして, 猫アレルギーであることがわかりました🐈。 次はフクロウカフェに挑戦してみようかなと思っています🦉。 ところで皆様, 有価証券報告書は読んでますか? 私は読んでいません。 読めません。 眺めていると眠くなります💤。 私は眠くなるんですが, 有価証券報告書ってテキストマイニングするのに向いているんです。企業の事業や財務情報が詳細に書かれています。 XBRL形式で構造化されています。 数千社分のテキストが手に入ります。 おまけに無料です。 どうです?興味湧いてきませんか? 本記事ではPythonを使って有価証券報告書をテキストマイニングする方法を紹介します。 有価証券報告書をダウンロードするところからご紹介するのでご安心を。 こんな方が見たら役に立つかも 企業分析をプログラミングでやりたいが何してい
ちゃお・・・† 舞い降り・・・† 先日、前処理大全という本を読んで自分なりに何か書きたいなと思ったので、今回は自然言語処理の前処理とそのついでに素性の作り方をPythonコードとともに列挙したいと思います。必ずしも全部やる必要はないので目的に合わせて適宜使ってください。 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック] 作者:本橋 智光技術評論社Amazon 前処理 余分な改行やスペースなどを除去 with open(path) as fd: for line in fd: line = line.rstrip() アルファベットの小文字化 text = text.lower() 正規化 (半角/全角変換などなど) import neologdn neologdn.normalize('ハンカクカナ') # => 'ハンカクカナ' neologdn.normalize
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